토양수분, 증발산량, 유출량 등의 고해상도 수문기상요소 산출을 위한 지면모델 활용 기술은 기상 및 수문분야에서 널리 활용 중에 있다. 본 연구에서는 미국 국립대기과학연구소(NCAR)에서 개발된 기상-수문 결합모델 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting Model Hydrological modeling extension package)을 활용하여 낙동강 유역에서 발생한 돌발홍수 사례 실험에 적용하여 강우량 및 수문기상요소 전체를 모의함으로써 기상-수문-지면 결합모델을 활용한 수문기상요소 산출하고자 하였다. 이를 기존의 기상모델로부터 입력강제자료를 제공받아 Off-line 형태로 결합된 지면모델(TOPLATS, TOPmodel-based Land Atmosphere Transfer Scheme) 결과와 비교하였고 기상-수문 결합모델의 국내 적용성을 검토하였다. 기상-수문-지면 결합모델(WRF-Hydro)의 초기장 및 경계장은 기상청 현업 모델에서 생성된 국지예보모델자료 1.5km 자료(LDAPS, Local Data Assimilation and Prediction System)를 사용하였으며, 모델의 적분기간은 돌발홍수 사례에 따라 24~36시간을 수행하였다. WRF-Hydro 모델의 물리모수화 방안은 작년까지 기상청에서 현업운영되는 KWRF의 방안들을 준용하였으며, WRF-Hydro 수행을 위해 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer(ASTER)에서 제공되는 30 m 해상도의 수치표고자료를 GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지표유출방향을 설정하였다.
농업 기상 자료의 수집 및 식물병 예찰 절차를 통합한 시스템을 -32비트 개인용 컴퓨터 운영 체계인 OS/2에서 개발하였다. 통합 시스템은 무인기상관측기(AWS)로부터 자료 수집을 하는 절차, 준실시간 기상자료로부터 병예찰을 하는 절차, 기상 정보와 병예찰 정보를 글과 그림으로 출력하는 절차의 세 부분으로 나뉘어 있다. 통합 시스템은 여러 지역의 실시간 기상 자료를 수집하며 기상 자료를 이용하여 각 지역의 병예찰 정보를 즉시 생성한다. 본 연구에서는 기상 자료를 이용한 병예찰 모형의 예로서 도열병 예찰 시뮬레이션 모형을 사용하였다. 또한 식물병 예찰을 위하여 무인기상관측기가 갖추어져야 하는 최소한의 요구 사항을 검토하였다. 본 시스템은 각종 식물병 예찰 모형의 개발과 관련하여 각 모형의 구동을 위하여 쓰여질 수 있을 것이다. 현재 각 농촌진흥원과 지도소에는 많은 수의 무인기상관측기가 설치되어 있으므로 이를 이용하여 본 시스템을 실용화 할 수 있을 것이다.
최근, 산업화와 도시화로 연료소비가 급격하게 증가하고, 주요 도시들의 대기오염이 심화됨에 따라 대기질 관리를 위해 대기확산모델의 이용 및 개발과 관련된 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 U.S. EPA가 제공하는 대기확산모델의 활용범위 확장을 목적으로 국내 기상자료를 미국 자료체계로의 변환기능과 모델입력용 기상자료의 생성이 가능한 "국내 기상자료 전처리 프로그램"을 개발하고, 사례연구에 적용을 통해서 프로그램의 활용성을 평가하였다. 평가 결과, 국내 기상자료를 미국 자료체계로 정확하게 변환처리하고, 대기질 모델링 과정에서 오류의 발생 없이 예측이 가능하여 향후 국내 기상자료 전처리 도구로 높은 활용성을 나타내었다.
원격탐사 기법은 식생 및 토지 이용과 같은 지형조건과 관련된 증발산량을 산정하기 위한 하나의 수단으로 효과적으로 이용될 수 있다. 지표면에서 발생되는 증발산량을 지배하는 인자는 기온, 습도, 바람, 일사량 및 토양조건 등 매우 복잡하게 구성된다. 식생은 그 지점의 증발산량에 영향을 주고 있으며, 증발산량을 지배하는 복잡한 인자는 식생의 성장조건에 직접적으로 영향을 미친다. 결국 증발산량과 식생조건 사이에는 강한 상관관계가 성립할 수 있음을 예상할 수 있다. 비교적 넓은 지점에 대한 식생상태의 파악을 위해서는 NOAA/AVHRR 자료가 효과적으로 이용될 수 있으며, 이로부터 얻어지는 식생지수(NDVI)를 이용함으로서 증발산량과 NDVI 사이의 강한 상관관계를 생각할 수 있다. 입력자료로 이용되는 기상자료가 많을수록 자료의 획득 및 처리에 많은 시간이 요구되므로 본 연구에서는 기상자료 중 비교적 쉽고 정확한 값을 얻을 수 있는 기온자료만을 채택하여 분석 시의 번거로움을 최소화하였다. 본 연구에서는 위성자료와 기상자료 중 가장 획득이 용이한 기온자료를 조합하는 간편한 방법에 의한 실제증발산량 산정방법을 제안한다.
기상 데이터의 사용은 수문 모의에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 다양한 기상 자료를 사용하여 남한 전체를 대상으로 수문 모의를 진행하여 기상 데이터의 적합성을 판단하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 그리드 기반의 기상 자료로 강수 자료와 온도자료를 사용하였으며 그 적합성을 살펴보았으며 특히 강수자료는 총 11개로 6개의 위성기반 자료 (CMORPH, MSWEP, MERRA, TRMM 및 TRMM-RT)와 5개의 재분석 기반 자료 (ERA5, JRA-55, CPC-U, NCEP-DOE 및 K-Hidra)를 살펴보았고 온도자료는 4개의 자료 (MERRA, ERA5, CPC-U 및NCEP-DOE)를 선정하여 살펴보았다. 남한 전체를 대상으로 수문 모형을 구축하기 위하여 본 연구에서는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며 총 44개의 조합 (강수자료 11개 × 온도자료 4개)에 비교 결과를 토대로 서로 다른 조합의 앙상블을 생성하여 수문 모의 결과를 비교하였다. 결과적으로 온도자료는 상대적으로 그 자료마다 모의 결과의 차이가 적게 나타났지만 강수자료는 자료에 따라 수문 모의 결과에 큰 차이를 보여 그 영향력이 큰 것으로 확인하였다. 이를 통하여 본 연구에서는 기상 자료가 수문모형의 성능에 영향을 미치기 때문에 적합한 기상 자료를 선정하는 것이 수문 모델링을 진행하기 전 단계로 필수적인 과정이라는 것을 확인했다.
매일 쏟아져 나오는 방대한 양의 기상자료는 현재의 대기상태를 대표하기도 하지만 그 지역의 지형적 특성을 나타내고 있다. 이번 연구는 수원지역의 일일 기상자료를 토대로 지형적 특성과 그에 따른 기상현상(바람, 안개)알고자 한다. K-means를 이용 특정 기상현상끼리 군집화하여 지형적 특성과 비교하였다.
추계학적 기상모형(Stochastic weather generator)은 기상자료의 결측치 보완, 장기간의 기상 시계열 자료 생성, 지역적 기후변화 시나리오의 통계학적 다운스케일링에 적용되어 왔다. 이러한 추계학적 기상모형은 수자원, 농업, 환경, 생태 등의 분야에 적용되어, 수자원 설계, 점/비점오염 거동, 생태 및 수문학적 영향 평가의 중요한 도구로 이용되어 오고 있다. 또한, 최근 가장 큰 이슈가 되고 있는 기후변화의 영향을 평가하는데 필수불가결한 분야이다. 이 분야의 중요한 변화는 과거에는 지점별로 각각 기상자료를 생성하였으나, 최근에는 지점간의 상관성을 고려한 다지점 해석이 계속적으로 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 유역규모에 적용하기 타당한 기상자료생성을 위하여 관측지점간의 상관성, 강수장(rainfall field)의 생성, 호우이동(storm movement)을 고려한 추계학적 기상모형을 제안하고, 충주댐 유역을 대상으로 그 적용성을 평가하였다.
2020년 우리나라 중부지역의 장마철('20.6.10.~8.16.) 기간이 54일로 1973년 전국적인 기상관측을 시작한 이래 가장 길었고, 장마철 전국강수량(686.9mm)은 역대 2위로(1위 '06년 699.1mm) 약 8,000여명의 수재민과 42명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 '이상기후'라 부르는 극한 기상 사건들인 홍수, 폭우, 폭염, 가뭄 등의 자연재해가 해마다 우리나라 포함 전 세계적으로 자주 발생하면서 수문기상 정보 관리 및 활용의 중요성 또한 점차 커지고 있다. 이를 위해 기상청에서는 일반국민과 물관리 관계기관(회원)의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 유역별 수문기상 관측·예측 정보를 생산하여 서비스를 제공하고 있다(https://hydro.kma.go.kr). 수문기상 관측 정보는 유역별 면적강수량, 증발산량 등을 산출하여 GIS기반으로 실시간 자료와 2000년 이후 과거 관측강수량의 기간(월, 계절, 연)자료를 제공하며, 예측 자료는 초단기 수치 모델(KLAPS), 레이더(MAPLE), 수문기상 예측모델(UM3km), 한국형 수치 예보 모델(KIM)을 활용하고 있다.
통신해양기상위성 자료처리시스템(CMDPS)은 기상 관측과 기상 예측을 지원하기 위해서 국가기상위성센터에 의해서 개발되었고, 16종 기상자료(Level 2)를 생성하고 있다. 현재 CMDPS는 후속 기상위성자료처리를 위한 시스템 확장이나 통합 S/W에 대한 효율성, 유지관리 관점에서 다소 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 확장성을 갖는 통신해양기상위성 기상자료처리를 위한 컴포넌트 기반 시스템 아키텍처를 제안하였다. 제안된 시스템은 확장 가능한 아키텍처를 갖는 컴포넌트 기반의 프레임워크를 채택하고 있으며, 신규 위성자료처리 알고리즘 개발과 시스템 유지관리를 위해 손쉬운 방법을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층 풍향자료를 사용한 경우에 상관계수가 0.41에서 0.73으로 개선되었으며 숙련도도 35%향상되었다. 모형의 개선도를 나타내는 통계치의 개선을 통해 상층기상자료를 활용한 강우예측 모형이 단지 지상 강우계 자료만 사용한 예측보다 개선된 결과를 보여줌을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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